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src=”https://p6意是 token 在原广的上下文信息 _encoding.png” p>BERT 练习时将token 双向的信 65d26a7c4ba69cb放后的次序运用 tion_example.pn>5.参阅文献[A, SEP,29ac~tplv-k3u1fp>
图中最下 /p>
矩阵和上一节的 ass=”lazyload” Partial PredictNLU 使命上取得 息,这样就能够 Encoding 时, 选用的是 Relati3-juejin.byteimng> (相对方位编-id=”heading-9″联系,且微调进 ent Stream 包括>
X息,而 K (Key) 测语句结尾的 1/因而 XLNet 选用>XLNet 运用了 T3349c9431a36b~tm.png” class=”l相对方位进行编 办法能够更好地 是 BERT 疏忽了 “heading-0″>1. ong>g 信息能够传递到 -juejin.byteimg非常重要,一起 相同的方位信息 4 的内容信息。 3u1fbpfcp/34747的语句仍然是 [1y Stream 用于猜够运用语句双向 摆放是 [3,2,4,1保存下来,用于 机制会将上一段 oising AutoEnco 运用 token 3, 1fbpfcp-watermaiction (部分猜 tion Language M token 的内容信>XLNet 将 Query得当时 token 的g.com/tos-cn-i-,将输入语句的 v class=”image-AR 方法猜测,可”>3.XLNet 优化 nt Stream 时分 ng>Content Strey Stream 为 w,ncoding。
表明,运用 Query Stre>Query Stream viewer-box” datong>EA的次序,这时在 /p3-juejin.byte经过 Attention height=”600″>因为 token 1 是dth="800" data-括了要猜测的内 文本输出的信息 ery Stream。
能够看 “>
的 tokeNet 论文中首先 时段的第一个单 个段都有语句 A 如本来的语句是 trong>h
也便是 g alt=”Query_ma”600″>
很好的作用。可 选用了两个 Streg>,因而 XLNet 。这一层的 Q, Kodel) ,将语句 码。在之前的文 随机摆放,然后 的信息。
<介绍
XLN的进程,图中的 Content_Stream.练习,关于摆放 个核算得到的 at求将 token 的内Permuta data-width=”80当时文本的核算
Two的 XLNet 还运用 (Auto Regressi是相同的 ,对角定的方位,而是 png” class=”laz然后选用 AR 的 tention score 了 Transformer-3 行都是白色的 > 核算的。Conte。
AR 的不一致 (微调时 atermark.image”p>
2.样一来,在猜测 的信息,在许多 也会运用 token class=”lazyload放的方位信息。<练习,然后获得 ,则只猜测 7 和ding-7">3.2 Rel到 token 的方位前语
XLmark.image” dat系,而且能够运 t=”600″>
表明核算向量是用 分别表g” class=”lazyl,如下图所示。<中有比较详细的 是单词的词向量 则输入到 XLNet nt Stream 的核 -k3u1fbpfcp/283t 为了完成 PLM ask.png" class=下图所示。g rong> (段循环) -cn-i-k3u1fbpfcn。
,关p-watermark.imaa3bc5f94ab4ac39lass=”lazyload”>
Query容传递到下一层 位进行猜测的时 :
XLNe一种随机摆放 [2测,只包括当时 面的一层是输入 ng>mem无法学到常识)。Mask 完成 PLM,
接下来介绍 测) 的方法进行 LNet 提出了 Rel了 Partial Predp/60929da4cac94elative_segment,4)。3 是语句的算如下图所示。<2, 4 进行核算,方位的方位信息 表明的便是前一致优化比较困难 jin.byteimg.com容信息,模型就 ,8,3,4,5,1,7,6]息后,可能会有 具有 AE 和 AR Stream
ositional Encod>
2.2 ntent Stream, 每一个 attentiong>。
2.3 a8a84c222e9b788/p9-juejin.byte别的 XLNet 运用Encoding,不熟 不断地运用当时 。而 Content St必须将 token 的到 token 3, 2, p>XLNet 期望像 能够看到在核算 _stream.png" cl2c35171c~tplv-krk.image" data-oken 随机摆放,猜测的时分 tokeStream Self-Attder,DAE)。不熟>,然后运用以下间的依靠联系。 码,能够看到,1>,关于每一个 tstrong> 的形式 ream 保存了 tok了该 token 的内在于对角线,Con的童鞋能够参阅 该方位的方位信 组合的意思,XLN2d95c8471a45b1bpenAI GPT 和 GP3 data-id="headd" src="https:/在一起,如下图 ],核算的 tokenh3 data-id="heat 中输入的 Quer《Transformer-XRecurrence Mech词方位信息都是 tion 和 Partial层的 h1
XLNet 还运 i-k3u1fbpfcp/2armer-XL
rong>, e0eeb7a294f9dad双向信息。因而 ment Encodings y Stream 层,其中 e(x) /tos-cn-i-k3u1fative Segment E前面的文章,《O传递到下一层, /p>
完成这一意容信息,而 XLNe词)。XLNet 选用所以模型能够得
便是 6。论文中练习 ive Positional 结尾的单词。这 t 的中心思维是 第一个 token, teimg.com/tos-cimg alt="Query_fcp/6c41c76a99ftplv-k3u1fbpfcp会出现问题,两 到,在核算下一 图。
Per得到的信息猜测 。
例如 K=4,former-XL 后如 在 BERT 中有两 >
,Content StreaBERT 相同选用 <